鄔林松

（大連東軟信息學(xué)院信息與商務(wù)管理學(xué)院，遼寧 大連 116000）

根據(jù)目前的空氣污染調(diào)查顯示來(lái)看，[1]當(dāng)前，我國(guó)大部分城市都出現(xiàn)了霧霾天氣，霧霾不僅危害人們身體健康，還造成一定的經(jīng)濟(jì)損失以及生活的諸多負(fù)面影響，根據(jù)研究調(diào)查表明，導(dǎo)致問(wèn)題的直接源頭就是人們的消費(fèi)與生產(chǎn)模式。

世界衛(wèi)生組織最新更新的城市空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)顯示，[2]在全世界103個(gè)國(guó)家和地區(qū)的3000多個(gè)監(jiān)測(cè)空氣質(zhì)量的城市中，80%以上的城市空氣顆粒物（PMIO）和細(xì)顆粒物（PM2.5）污染水平超過(guò)了世界衛(wèi)生組織（世衛(wèi)組織）建議的標(biāo)準(zhǔn)。顯然，世界衛(wèi)生組織的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)向我們揭示了一個(gè)令人震驚的事實(shí)——全球城市空氣污染已經(jīng)非常嚴(yán)重，環(huán)境問(wèn)題是國(guó)際關(guān)系中的一個(gè)非傳統(tǒng)安全問(wèn)題，由于空氣污染的擴(kuò)散性和遠(yuǎn)距離遷移性，它已成為國(guó)際合作的焦點(diǎn)?？諝馕廴静粌H是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的產(chǎn)物，是人們消費(fèi)和生產(chǎn)的產(chǎn)物，也是影響人類健康和經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重要因素，空氣污染的跨界趨勢(shì)已經(jīng)成為世界各國(guó)政府應(yīng)該處理和人們密切關(guān)注的社會(huì)問(wèn)題。

一、SAP Analytics Cloud產(chǎn)品介紹

（一）產(chǎn)品簡(jiǎn)介

SAP Analytics Cloud（中文簡(jiǎn)稱SAP分析云，縮寫SAC）是SAP提供的一種SaaS（軟件即服務(wù)）解決方案，用于各種企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、計(jì)劃和預(yù)測(cè)。

在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，大規(guī)模、高緯度、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)層出不窮，用傳統(tǒng)的顯示技術(shù)很難將這類數(shù)據(jù)以完美的可視化形式展現(xiàn)出來(lái)。SAC就是為解決這一問(wèn)題而開(kāi)發(fā)的，它具有大屏幕、純色、高亮度、高分辨率等顯示優(yōu)勢(shì)，結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)渲染技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、實(shí)時(shí)圖形化可視化數(shù)據(jù)、場(chǎng)景和實(shí)時(shí)交互，讓用戶更容易理解演示的數(shù)據(jù)和空間知識(shí)。此外，SAC工具的數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)找到合適的可視化方法，直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，而發(fā)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)中包含的規(guī)律或信息，則有助于用戶通過(guò)認(rèn)知數(shù)據(jù)做出新的發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)所反映的本質(zhì)。

（二）基本功能

SAC是基于SAP HANA Cloud Platform（SCP）構(gòu)建的，因此SAC是天然和SCP集成在一起的，具有所有SaaS的特性，可幫助企業(yè)用戶打通信息孤島，實(shí)現(xiàn)由數(shù)據(jù)支持的最佳業(yè)務(wù)決策。它是一款非常易用的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，用戶通過(guò)簡(jiǎn)單地點(diǎn)擊、拖拽等動(dòng)作即可完成數(shù)據(jù)的連接、準(zhǔn)備、分析和預(yù)測(cè)工作。SAC具有數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、數(shù)字董事會(huì)等模塊，可以通過(guò)一個(gè)個(gè)模塊使得數(shù)據(jù)能夠更好地達(dá)到可視化的效果。

其中，Model（模型）和Story（故事）是SAC中的兩個(gè)最基本的概念，依據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建立模型，在創(chuàng)建模型的過(guò)程中，可以對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理。然后基于模型建立故事，故事也是分析結(jié)果的展現(xiàn)形式，在故事中可以包括各種各樣的可視化圖表。

二、數(shù)據(jù)收集及處理

（一）數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)是開(kāi)展可視化研究的基礎(chǔ)。在收集消費(fèi)與生產(chǎn)相關(guān)的數(shù)據(jù)中，可以選擇國(guó)內(nèi)、國(guó)際兩個(gè)層面的三個(gè)方面進(jìn)行數(shù)據(jù)收集及分析處理。

1.氣候變化

隨著工業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展，溫室氣體的排放，全球溫室效應(yīng)變得越來(lái)越顯著，全球的氣候變化也客觀的體現(xiàn)出當(dāng)代人們消費(fèi)與生產(chǎn)的現(xiàn)狀。通過(guò)調(diào)查表明，歐非地區(qū)的氣候變化尤為明顯，我們通過(guò)對(duì)歐非氣候數(shù)據(jù)的收集、清洗，從其平均氣侯的差異來(lái)體現(xiàn)消費(fèi)與生產(chǎn)的現(xiàn)狀。

2.能源消費(fèi)

根據(jù)調(diào)查統(tǒng)計(jì)顯示，2014 年我國(guó)生活用能源消費(fèi)中，商品能源消費(fèi)總量為 23207 萬(wàn) tce，占生活能源消費(fèi)總量的66%，其中電能消費(fèi)量為 7727.29 萬(wàn) tce，煤炭為 14053.85tce，液化氣為 1426.13 萬(wàn) tce，生物質(zhì)能中柴薪和秸稈為 9783.75萬(wàn) tce，可再生能源中沼氣的消費(fèi)量為 1102.37 萬(wàn) tce，太陽(yáng)能為 1114.02 萬(wàn) tce，[3]我國(guó)能源消費(fèi)中商品能源的消費(fèi)比重在不斷增加，高品位清潔能源如太陽(yáng)能、天然氣、沼氣等也有較大幅度的增長(zhǎng)。借此我們收集國(guó)內(nèi)的能源消費(fèi)相關(guān)數(shù)據(jù)，來(lái)體現(xiàn)能源消費(fèi)的現(xiàn)狀。

3.空氣污染

我們以美國(guó)空氣污染為例，通過(guò)對(duì)美國(guó)空氣污染數(shù)據(jù)的收集，對(duì)排放的CO、NO2、O3、SO2等污染性氣體進(jìn)行比較，來(lái)直觀地體現(xiàn)出美國(guó)空氣污染的嚴(yán)重性，及反應(yīng)不可持續(xù)性的消費(fèi)與生產(chǎn)帶來(lái)的危害。

（二）數(shù)據(jù)處理

在數(shù)據(jù)導(dǎo)入后，SAC提供了很多預(yù)制的功能，可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和建模，這個(gè)環(huán)節(jié)也稱之為數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)處理分為三個(gè)步驟：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)校準(zhǔn)、數(shù)據(jù)聚類。

剛收集的原始數(shù)據(jù)中存在大量不確定性和雜數(shù)據(jù)，不能直接進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，必須進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。對(duì)于異常的數(shù)據(jù)，可以通過(guò)設(shè)定一些規(guī)則，使用有效性驗(yàn)證的方法進(jìn)行篩選。對(duì)于缺失的數(shù)據(jù)，可以采取刪除或填充的方法進(jìn)行處理。此外，數(shù)據(jù)清洗還包括重復(fù)值的刪除以及數(shù)據(jù)類型的檢查等。

基于數(shù)據(jù)的定位服務(wù)是數(shù)據(jù)可視化研究的一個(gè)重要方面，然而由于定位覆蓋范圍較大、分布不均勻，使得其準(zhǔn)確度較低，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)校準(zhǔn)。利用多源數(shù)據(jù)融合的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)校準(zhǔn)，從而提高定位數(shù)據(jù)的精確度。

收集的消費(fèi)與生產(chǎn)數(shù)據(jù)屬于粗?jǐn)?shù)據(jù)，不能直接聚類，需要進(jìn)行特征提取。[4]傳統(tǒng)特征提取的方法有：基于基本統(tǒng)計(jì)方法的特征提取、基于模型的特征提取、基于快速傅里葉變換（fast Fourier transform，F(xiàn)FT）的特征提取。

三、數(shù)據(jù)可視化分析

數(shù)據(jù)可視化指的是基于不同的數(shù)據(jù)模型，終端用戶可以創(chuàng)建可視化的故事（Story）， 并基于此業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)據(jù)的鉆取和分析，梳理可視故事化的特征有助于理解其實(shí)現(xiàn)方法的選擇。[5]可視故事化的特征包括：敘事主體平衡性、圖像敘事獨(dú)立性和情感聯(lián)結(jié)性。SAC提供了預(yù)制的預(yù)測(cè)模型，以及Smart Assist等功能，可以幫助用戶輕松地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)分析和預(yù)測(cè)。

根據(jù)負(fù)責(zé)任的消費(fèi)與生產(chǎn)主題，我們選擇了歐非氣候變化、中國(guó)能源消費(fèi)量、美國(guó)空氣污染以及全球空氣質(zhì)量指數(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行可視化展示，借氣候變化、能源消費(fèi)、空氣污染及空氣質(zhì)量指數(shù)來(lái)體現(xiàn)當(dāng)前消費(fèi)與生產(chǎn)所帶來(lái)的負(fù)影響，應(yīng)該得到社會(huì)的關(guān)注與重視。

（一）歐非氣候變化

在分析歐非氣候變化的數(shù)據(jù)中，通過(guò)國(guó)家城市的經(jīng)緯坐標(biāo)確立其地理分布，并用不同顏色來(lái)體現(xiàn)其平均氣侯的差異（見(jiàn)圖1）。運(yùn)用SAC工具的這種表現(xiàn)形式，準(zhǔn)確直觀地把歐非地區(qū)的氣候變化情況展現(xiàn)出來(lái)，美觀而又清晰。

圖1 歐非氣候變化地理分布圖

在進(jìn)行歐非氣候變化可視化時(shí)，歐非不同國(guó)家每年的平均氣候也在變化，想要準(zhǔn)確看出其趨勢(shì)及反應(yīng)消費(fèi)與生產(chǎn)的負(fù)影響主題，可通過(guò)SAC工具繪制熱圖的形式（見(jiàn)圖2），來(lái)展現(xiàn)其規(guī)律性。以橫坐標(biāo)為時(shí)間年限，縱坐標(biāo)為國(guó)家名稱，再通過(guò)不同顏色來(lái)表示平均氣候的高低，每個(gè)方塊的值是歐非不同國(guó)家當(dāng)年的平均氣候值。比如通過(guò)顏色就可以看出，Nigeria每年平均氣候普遍高于其他國(guó)家，且每年氣候溫度呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，Egypt、Turkey每年平均氣候次之。此外，整體而言，歐非各個(gè)國(guó)家氣候溫度都呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，全球溫室效應(yīng)變得越來(lái)越顯著，我們應(yīng)該給予重視。

圖2 歐非不同國(guó)家每年的平均氣候熱圖

（二）中國(guó)能源消費(fèi)量

在分析中國(guó)能源消費(fèi)量之前，我們以中國(guó)黑龍江省為例子分析了中國(guó)局部地區(qū)能源消費(fèi)現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)黑龍江省在消耗能源種類中，各種能源在省內(nèi)村鎮(zhèn)生活用能源中占的比例，從圖表中可以看出能源消耗巨大（見(jiàn)圖3）。

圖3 黑龍江省各地區(qū)村鎮(zhèn)生活用不同種類能源人均消費(fèi)量視圖

接下來(lái)是對(duì)全國(guó)的生活用能源消費(fèi)量現(xiàn)狀的分析（見(jiàn)圖4），全國(guó)能源消費(fèi)總量整體呈現(xiàn)的是西低東高的趨勢(shì)，東北等部分地區(qū)能源消費(fèi)總量明顯高于全國(guó)其他各地區(qū)，對(duì)于清潔性能源的分析發(fā)現(xiàn)中部地區(qū)和南方部分地區(qū)清潔性能源消費(fèi)總量要高于全國(guó)其他各地區(qū)，北方地區(qū)的清潔性能源消費(fèi)總量和人均清潔性能源消費(fèi)量均較低。總的來(lái)說(shuō)，全國(guó)總的能源消耗量還是比較大的，對(duì)于清潔能源還沒(méi)有相對(duì)普及，能源消耗，環(huán)境污染比較嚴(yán)重，我們需要去重視。

圖4 全國(guó)各省村鎮(zhèn)商品能源消費(fèi)量視圖

（三）美國(guó)空氣污染

對(duì)于美國(guó)的空氣污染狀況，我們通過(guò)分析2009年美國(guó)的污染氣體排放量，對(duì)NO2、O3、SO2、CO進(jìn)行對(duì)比分析，體現(xiàn)出污染氣體的排放量都比較高，在一些發(fā)達(dá)的城市更是如此。比如California、New York等地區(qū)的污染氣體排放量尤為的高，空氣污染嚴(yán)重（見(jiàn)圖5）。

圖5 美國(guó)各州氣體污染平均值比較圖

為了更好地展現(xiàn)出美國(guó)各城市的空氣污染狀況，能夠使得美國(guó)城市與城市，污染氣體與污染氣體之間有明顯的比較，通過(guò)SAC工具繪制了美國(guó)各城市的空氣質(zhì)量指數(shù)趨勢(shì)圖（見(jiàn)圖4-6），根據(jù)不同城市不同污染氣體的空氣質(zhì)量指數(shù)來(lái)可視化比較。在對(duì)污染氣體CO、NO2、SO2這三種氣體分析中，從圖中可以明顯看出CO氣體是美國(guó)大多城市的主要污染氣體，普遍高于其他兩種氣體的空氣質(zhì)量指數(shù)。

五、總結(jié)與展望

數(shù)據(jù)分析是一個(gè)檢查、清理、轉(zhuǎn)換和建模數(shù)據(jù)可視化的過(guò)程，目的是發(fā)現(xiàn)有用的信息、告知結(jié)論和支持決策。數(shù)據(jù)分析有多個(gè)方面和方法，包括不同名稱下的不同技術(shù)，并用于不同的商業(yè)、科學(xué)和社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域。在當(dāng)今的商業(yè)世界，數(shù)據(jù)分析在使決策更加科學(xué)并幫助企業(yè)更有效地運(yùn)營(yíng)方面發(fā)揮著作用。本文基于SAC對(duì)消費(fèi)與生產(chǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化展示，從國(guó)內(nèi)、國(guó)外兩個(gè)層面，氣候變化、能源消費(fèi)、空氣污染三個(gè)方面，來(lái)有效進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集與分析，且在分析過(guò)程中加入數(shù)據(jù)挖掘模塊，使得信息搜集更加高效，提高信息處理動(dòng)態(tài)分配的效率，從而突出現(xiàn)如今消費(fèi)與生產(chǎn)的弊端，我們應(yīng)該采取更加可持續(xù)的生產(chǎn)與消費(fèi)模式，貫徹落實(shí)可持續(xù)發(fā)展之路。

圖6 美國(guó)各城市的空氣質(zhì)量指數(shù)比較趨勢(shì)圖